In [ ]:
# quickly visualize the result
PN.plot_modeva(wdir,"train_PN_log","prcurve_file","predict_PN_file","plot_PN_modevalu")
import sys
sys.path.append('/home/youzhi/python-projects/sp-project/code')
spdir = "/home/youzhi/python-projects/sp-project"
import torch
import os
import PmPNet as PN
import matplotlib.pyplot as plt
# Device configuration
cuda = torch.cuda.is_available()
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
# Hyper-parameters
batch_size = 200
num_epochs = 100
learning_rate = 1e-3
# Paths for different folders, data and result folders
datadir= f"{spdir}/Data/combined_readindata"
wdir= f"{spdir}/Train_PN_result_sP"
if not os.path.exists(wdir):
os.makedirs(wdir)
# read in the training data
train_loader, test_loader = PN.readin_data_train(datadir,"c_readindata",batch_size)
size of data: 401
/home/youzhi/miniconda3/envs/pmpnet/lib/python3.9/site-packages/sklearn/preprocessing/_data.py:240: UserWarning: Numerical issues were encountered when centering the data and might not be solved. Dataset may contain too large values. You may need to prescale your features. warnings.warn( /home/youzhi/miniconda3/envs/pmpnet/lib/python3.9/site-packages/sklearn/preprocessing/_data.py:259: UserWarning: Numerical issues were encountered when scaling the data and might not be solved. The standard deviation of the data is probably very close to 0. warnings.warn(
# train PmPNet
PN.NetTrain(wdir,"train_PN_log","net_PN_model",train_loader,learning_rate,num_epochs,batch_size,device)
Epoch [1/100], Step [1/2] Loss1: 5.143157,Loss2: 4.519038,Loss3: 0.383392 Epoch [2/100], Step [1/2] Loss1: 2.659346,Loss2: 2.755244,Loss3: 0.422856 Epoch [3/100], Step [1/2] Loss1: 1.311657,Loss2: 2.160902,Loss3: 0.282871 Epoch [4/100], Step [1/2] Loss1: 0.988582,Loss2: 1.944646,Loss3: 0.255153 Epoch [5/100], Step [1/2] Loss1: 0.697820,Loss2: 1.485420,Loss3: 0.232255 Epoch [6/100], Step [1/2] Loss1: 0.531729,Loss2: 1.314998,Loss3: 0.214011 Epoch [7/100], Step [1/2] Loss1: 0.482983,Loss2: 1.150185,Loss3: 0.188019 Epoch [8/100], Step [1/2] Loss1: 0.452142,Loss2: 0.876155,Loss3: 0.212280 Epoch [9/100], Step [1/2] Loss1: 0.405586,Loss2: 0.644136,Loss3: 0.172232 Epoch [10/100], Step [1/2] Loss1: 0.354314,Loss2: 0.524624,Loss3: 0.233179 Epoch [11/100], Step [1/2] Loss1: 0.358207,Loss2: 0.322625,Loss3: 0.162011 Epoch [12/100], Step [1/2] Loss1: 0.365146,Loss2: 0.278065,Loss3: 0.160745 Epoch [13/100], Step [1/2] Loss1: 0.321956,Loss2: 0.230577,Loss3: 0.145395 Epoch [14/100], Step [1/2] Loss1: 0.307884,Loss2: 0.167040,Loss3: 0.136038 Epoch [15/100], Step [1/2] Loss1: 0.322059,Loss2: 0.130114,Loss3: 0.150225 Epoch [16/100], Step [1/2] Loss1: 0.308575,Loss2: 0.102043,Loss3: 0.152456 Epoch [17/100], Step [1/2] Loss1: 0.288304,Loss2: 0.077595,Loss3: 0.139764 Epoch [18/100], Step [1/2] Loss1: 0.289696,Loss2: 0.062967,Loss3: 0.135900 Epoch [19/100], Step [1/2] Loss1: 0.278008,Loss2: 0.053422,Loss3: 0.129066 Epoch [20/100], Step [1/2] Loss1: 0.275194,Loss2: 0.044894,Loss3: 0.123668 Epoch [21/100], Step [1/2] Loss1: 0.283430,Loss2: 0.047121,Loss3: 0.122097 Epoch [22/100], Step [1/2] Loss1: 0.271134,Loss2: 0.041807,Loss3: 0.103583 Epoch [23/100], Step [1/2] Loss1: 0.282894,Loss2: 0.042151,Loss3: 0.107993 Epoch [24/100], Step [1/2] Loss1: 0.265319,Loss2: 0.032631,Loss3: 0.093560 Epoch [25/100], Step [1/2] Loss1: 0.259369,Loss2: 0.031299,Loss3: 0.097733 Epoch [26/100], Step [1/2] Loss1: 0.264181,Loss2: 0.028164,Loss3: 0.086024 Epoch [27/100], Step [1/2] Loss1: 0.266212,Loss2: 0.027891,Loss3: 0.082100 Epoch [28/100], Step [1/2] Loss1: 0.249265,Loss2: 0.025560,Loss3: 0.082866 Epoch [29/100], Step [1/2] Loss1: 0.252419,Loss2: 0.023572,Loss3: 0.080021 Epoch [30/100], Step [1/2] Loss1: 0.251743,Loss2: 0.022150,Loss3: 0.079182 Epoch [31/100], Step [1/2] Loss1: 0.240416,Loss2: 0.019905,Loss3: 0.072141 Epoch [32/100], Step [1/2] Loss1: 0.248425,Loss2: 0.020855,Loss3: 0.065832 Epoch [33/100], Step [1/2] Loss1: 0.244468,Loss2: 0.021102,Loss3: 0.063501 Epoch [34/100], Step [1/2] Loss1: 0.241902,Loss2: 0.020479,Loss3: 0.057103 Epoch [35/100], Step [1/2] Loss1: 0.237870,Loss2: 0.020926,Loss3: 0.061051 Epoch [36/100], Step [1/2] Loss1: 0.244116,Loss2: 0.019512,Loss3: 0.059205 Epoch [37/100], Step [1/2] Loss1: 0.243664,Loss2: 0.019247,Loss3: 0.056070 Epoch [38/100], Step [1/2] Loss1: 0.242714,Loss2: 0.018373,Loss3: 0.060068 Epoch [39/100], Step [1/2] Loss1: 0.236414,Loss2: 0.016887,Loss3: 0.058258 Epoch [40/100], Step [1/2] Loss1: 0.230341,Loss2: 0.017734,Loss3: 0.052328 Epoch [41/100], Step [1/2] Loss1: 0.232434,Loss2: 0.016843,Loss3: 0.049045 Epoch [42/100], Step [1/2] Loss1: 0.230744,Loss2: 0.015999,Loss3: 0.052936 Epoch [43/100], Step [1/2] Loss1: 0.237119,Loss2: 0.015881,Loss3: 0.046631 Epoch [44/100], Step [1/2] Loss1: 0.234742,Loss2: 0.016014,Loss3: 0.043201 Epoch [45/100], Step [1/2] Loss1: 0.234196,Loss2: 0.015722,Loss3: 0.042687 Epoch [46/100], Step [1/2] Loss1: 0.230337,Loss2: 0.016193,Loss3: 0.041088 Epoch [47/100], Step [1/2] Loss1: 0.230886,Loss2: 0.014571,Loss3: 0.039423 Epoch [48/100], Step [1/2] Loss1: 0.230262,Loss2: 0.015530,Loss3: 0.044466 Epoch [49/100], Step [1/2] Loss1: 0.220822,Loss2: 0.016126,Loss3: 0.048787 Epoch [50/100], Step [1/2] Loss1: 0.227433,Loss2: 0.014746,Loss3: 0.045247 Epoch [51/100], Step [1/2] Loss1: 0.226105,Loss2: 0.013755,Loss3: 0.037787 Epoch [52/100], Step [1/2] Loss1: 0.225239,Loss2: 0.012539,Loss3: 0.038140 Epoch [53/100], Step [1/2] Loss1: 0.224227,Loss2: 0.014259,Loss3: 0.036611 Epoch [54/100], Step [1/2] Loss1: 0.231262,Loss2: 0.013324,Loss3: 0.036413 Epoch [55/100], Step [1/2] Loss1: 0.222834,Loss2: 0.014239,Loss3: 0.031928 Epoch [56/100], Step [1/2] Loss1: 0.220335,Loss2: 0.013280,Loss3: 0.036292 Epoch [57/100], Step [1/2] Loss1: 0.220861,Loss2: 0.014223,Loss3: 0.029770 Epoch [58/100], Step [1/2] Loss1: 0.228287,Loss2: 0.013376,Loss3: 0.031161 Epoch [59/100], Step [1/2] Loss1: 0.228597,Loss2: 0.013580,Loss3: 0.031331 Epoch [60/100], Step [1/2] Loss1: 0.223170,Loss2: 0.014694,Loss3: 0.034589 Epoch [61/100], Step [1/2] Loss1: 0.221109,Loss2: 0.012633,Loss3: 0.030106 Epoch [62/100], Step [1/2] Loss1: 0.229980,Loss2: 0.012955,Loss3: 0.033675 Epoch [63/100], Step [1/2] Loss1: 0.229218,Loss2: 0.014294,Loss3: 0.030072 Epoch [64/100], Step [1/2] Loss1: 0.217573,Loss2: 0.013748,Loss3: 0.026953 Epoch [65/100], Step [1/2] Loss1: 0.221427,Loss2: 0.013346,Loss3: 0.028765 Epoch [66/100], Step [1/2] Loss1: 0.221278,Loss2: 0.012881,Loss3: 0.025698 Epoch [67/100], Step [1/2] Loss1: 0.229919,Loss2: 0.013141,Loss3: 0.023843 Epoch [68/100], Step [1/2] Loss1: 0.218951,Loss2: 0.013037,Loss3: 0.030802 Epoch [69/100], Step [1/2] Loss1: 0.222541,Loss2: 0.013152,Loss3: 0.026799 Epoch [70/100], Step [1/2] Loss1: 0.220404,Loss2: 0.012905,Loss3: 0.029528 Epoch [71/100], Step [1/2] Loss1: 0.216257,Loss2: 0.012986,Loss3: 0.024564 Epoch [72/100], Step [1/2] Loss1: 0.226869,Loss2: 0.011536,Loss3: 0.027316 Epoch [73/100], Step [1/2] Loss1: 0.224224,Loss2: 0.013340,Loss3: 0.023069 Epoch [74/100], Step [1/2] Loss1: 0.227155,Loss2: 0.013036,Loss3: 0.023650 Epoch [75/100], Step [1/2] Loss1: 0.208884,Loss2: 0.013798,Loss3: 0.028318 Epoch [76/100], Step [1/2] Loss1: 0.220769,Loss2: 0.012223,Loss3: 0.022453 Epoch [77/100], Step [1/2] Loss1: 0.222364,Loss2: 0.011879,Loss3: 0.024037 Epoch [78/100], Step [1/2] Loss1: 0.231468,Loss2: 0.013763,Loss3: 0.028047 Epoch [79/100], Step [1/2] Loss1: 0.217784,Loss2: 0.013205,Loss3: 0.021933 Epoch [80/100], Step [1/2] Loss1: 0.221815,Loss2: 0.011954,Loss3: 0.018689 Epoch [81/100], Step [1/2] Loss1: 0.222083,Loss2: 0.013041,Loss3: 0.019950 Epoch [82/100], Step [1/2] Loss1: 0.220758,Loss2: 0.013602,Loss3: 0.026060 Epoch [83/100], Step [1/2] Loss1: 0.217985,Loss2: 0.012216,Loss3: 0.019273 Epoch [84/100], Step [1/2] Loss1: 0.217258,Loss2: 0.011944,Loss3: 0.026176 Epoch [85/100], Step [1/2] Loss1: 0.218716,Loss2: 0.012670,Loss3: 0.018748 Epoch [86/100], Step [1/2] Loss1: 0.214365,Loss2: 0.012774,Loss3: 0.019909 Epoch [87/100], Step [1/2] Loss1: 0.219128,Loss2: 0.012099,Loss3: 0.019916 Epoch [88/100], Step [1/2] Loss1: 0.222510,Loss2: 0.012984,Loss3: 0.021279 Epoch [89/100], Step [1/2] Loss1: 0.217173,Loss2: 0.013254,Loss3: 0.020357 Epoch [90/100], Step [1/2] Loss1: 0.225219,Loss2: 0.011422,Loss3: 0.019369 Epoch [91/100], Step [1/2] Loss1: 0.223626,Loss2: 0.012935,Loss3: 0.019392 Epoch [92/100], Step [1/2] Loss1: 0.216574,Loss2: 0.015990,Loss3: 0.033662 Epoch [93/100], Step [1/2] Loss1: 0.225038,Loss2: 0.012229,Loss3: 0.021614 Epoch [94/100], Step [1/2] Loss1: 0.215567,Loss2: 0.011917,Loss3: 0.017284 Epoch [95/100], Step [1/2] Loss1: 0.215774,Loss2: 0.011716,Loss3: 0.016953 Epoch [96/100], Step [1/2] Loss1: 0.225011,Loss2: 0.012989,Loss3: 0.020330 Epoch [97/100], Step [1/2] Loss1: 0.214445,Loss2: 0.012757,Loss3: 0.021396 Epoch [98/100], Step [1/2] Loss1: 0.219344,Loss2: 0.012930,Loss3: 0.018840 Epoch [99/100], Step [1/2] Loss1: 0.224091,Loss2: 0.011260,Loss3: 0.021721 Epoch [100/100], Step [1/2] Loss1: 0.221857,Loss2: 0.013025,Loss3: 0.020705
# model evaluation on test data
PN.netevalu(wdir,"net_PN_model","prcurve_file","predict_PN_file",test_loader,device);
tensor([-2.2927e+00, -9.2681e-01, -1.0186e+00, -3.1584e+00, 1.7444e-01,
3.8411e+00, -4.0446e+00, -1.3622e+00, -1.3844e+00, 9.0930e-01,
-4.0007e+00, -4.6512e-03, 6.8432e-01, -3.0344e+00, -6.0906e+00,
1.6382e+00, -3.8650e+00, -2.2112e+00, 2.3328e+00, -5.4187e+00,
-1.7241e+00, 9.2137e-01, -1.9564e+00, -5.7360e+00, 1.4393e-03,
-3.2958e+00, 3.9989e-02, -6.6794e-01, -8.0950e+00, -1.6295e+00,
-4.0258e+00, -2.9442e+00, -1.6892e-01, -2.6937e+00, -3.2885e+00,
-1.4289e+00, -1.5148e+00, 3.9259e+00, -7.5217e+00, -2.9469e+00,
-1.8263e+00, -4.0138e+00, 3.7140e+00, -3.4040e+00, -6.3329e-01,
-4.5687e+00, -3.6004e+00, -2.5500e+00, -1.5039e-01, -4.0084e+00,
-3.9689e+00, 2.8329e+00, 6.0001e-01, 1.6969e-01, -2.6290e+00,
-2.2218e+00, 3.9584e+00, -8.0188e-01, 1.8493e-01, 1.2533e-01,
-1.5320e+00, -2.8488e+00, -6.4950e+00, 1.8360e+00, 2.0449e+00,
-1.3727e+00, -7.0785e-01, 1.9479e+00, -1.7909e+00, 4.6968e+00,
-8.5147e+00, -1.2803e+00, -6.7886e-01, -2.5997e+00, 1.4491e+00,
8.6429e-02, -4.7209e+00, 1.9827e+00, -5.0893e+00, -4.5248e+00,
3.0734e+00], device='cuda:0')
# quickly visualize the result
PN.plot_modeva(wdir,"train_PN_log","prcurve_file","predict_PN_file","plot_PN_modevalu")
model = PN.ResnetEncoder(PN.BasicBlock, PN.DecodeBlock, [2, 2], 2)
model.load_state_dict(torch.load(f"{wdir}/net_PN_model"))
model.cuda()
for signals, labels in test_loader:
signals = signals.to(device)
labels = labels.to(device)
latents = model.encode(signals)
outputs = model.decode(latents)
#move outputs back to cpu
outputs = outputs.detach().cpu()
signals = signals.detach().cpu()
labels = labels.detach().cpu()
#plt.show()
for i in range(0, 10):
print(labels[i])
plt.plot(signals[i][0])
plt.plot(outputs[i][0])
plt.show()
tensor([ 0.0000, -0.0580])
tensor([ 0.0000, -0.0971])
tensor([1.0000, 0.2000])
tensor([ 0.0000, -0.1510])
tensor([ 0.0000, -0.1145])
tensor([ 0.0000, -0.0073])
tensor([1.0000, 0.0341])
tensor([0.0000, 0.0038])
tensor([ 1.0000, -0.0934])
tensor([ 0.0000, -0.0096])
# read in the real data
test_loader = PN.readin_`data_real(datadir,"ValidationData_2015",batch_size)
PN.netpredict(datadir,"ValidationData_2015",wdir,"net_PN_model","predict_PN_file_2015",test_loader,device)
NO.: 0 ID: 37272439 PmP_Prob: 0.323879 PmP_Time: 20.893116 dist: 127.9 evdp: 11.59 mag: 2.1 evtnm: 20151113_1204.CI.DTP NO.: 1 ID: 37198399 PmP_Prob: 0.000000 PmP_Time: 17.361309 dist: 103.3 evdp: 18.04 mag: 2.3 evtnm: 20150705_1315.CI.SYN NO.: 2 ID: 37150703 PmP_Prob: 0.000001 PmP_Time: 14.302899 dist: 76.6 evdp: 6.28 mag: 2.4 evtnm: 20150423_1454.CI.TOR NO.: 3 ID: 37501608 PmP_Prob: 0.000037 PmP_Time: 13.073999 dist: 60.6 evdp: 2.31 mag: 2.2 evtnm: 20151214_0708.CI.DPP NO.: 4 ID: 37508080 PmP_Prob: 0.000002 PmP_Time: 19.669258 dist: 111.8 evdp: 2.76 mag: 2.3 evtnm: 20151230_1027.CI.JVA NO.: 5 ID: 37148391 PmP_Prob: 0.000000 PmP_Time: 16.840071 dist: 91.2 evdp: -0.18 mag: 2.3 evtnm: 20150420_0231.CI.HEC NO.: 6 ID: 37305208 PmP_Prob: 0.000026 PmP_Time: 24.993418 dist: 151.4 evdp: 6.62 mag: 2.5 evtnm: 20150114_1203.CI.SYP NO.: 7 ID: 37301936 PmP_Prob: 0.000000 PmP_Time: 26.983143 dist: 170.9 evdp: 8.30 mag: 2.5 evtnm: 20150104_0943.CI.GATR NO.: 8 ID: 37402872 PmP_Prob: 0.000000 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